第一篇：什么是神经网络？

最新推荐文章于 2024-07-20 14:24:22 发布
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分类专栏： 吴恩达--深度学习学习笔记
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博客介绍了神经网络，它是模仿生物神经网络的数学或计算模型，由大量人工神经元联结计算，是自适应系统，具备学习功能，还是非线性统计性数据建模工具。还列举了单一和多重神经网络在房价预测方面的应用例子。

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1、神经网络：是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗的讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。

 

2、例子：

a、单一神经网络

房价预测：

 

简化模型:

 

b、多重神经网络

房价预测：

 

神经网络之网络基础第1关：神经网络概述
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本关任务：通过学习神经网络模型的基础概念知识，完成相应的选择题。相关知识。
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1.1什么是神经网络
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12-15 208
线性回归-房价预算 单变量线性回归可以看成最简单的神经网络，称为单神经网络，房屋的大小看成神经网络的输入x,价格看成输出y。蓝色的拟合线称为ReLU(修正线性单元)。 影响房屋价格的因素有很多，比如还有房间数，邮编，周边的富裕程度,多变量线性回归。多个单神经元的叠加，得到了一个大点的神经网络。当你实现神经网络之后，不管训练集x多大，都可以得到y，所有中间过程它自己完成。 我们实际上要做的是，已知输入特征，神经网络的工作就是预测对应的价格。蓝色斜箭头指的称为隐藏神经单元，每个的输入来自四个特征—它们构成输入
deeplearning.1什么是神经网络
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09-03 172
什么是神经网络“深度学习”房价预测的案例（修正线性单元）ReLU引入更多特征预测房价结语 “深度学习” 1.“深度学习”指的是训练神经网络。 房价预测的案例 假设一个六间房屋的数据集。已知房屋的价格和房屋的尺寸面积， 那么找到一个线性关系，通过房屋面积预测价格。横轴代表面积，纵轴代表价格。 很明显只用一个单纯的线性回归并不合理，如上图所示，因为房价不可能为负，对上图的蓝色线条X轴负方向延长就会出现价格纵轴是负的现象，这是不合理的。但是这样的一个预测案例可以被称为最简单的神经网络。 size（房屋尺寸）→○
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05-09 6135
前言 沉寂了这么久，原本说发布一个go语言无框架建站教程，结果发现由于这一年没怎么看go语言，go的工程模式貌似有了新的变化，再加上联系了导师，导师让我学习神经网络的知识，所以索性先把go语言建站的日程推后，先行学习神经网络再说。 一如既往，我的目标仍然是让你看了之后就能和别人讲。 今天，就先看看神经网络的基本概念，对它有一个初步的了解吧。（前几篇可能是理论知识多一点，后面再实操） 什么是神经网络？ 这里不会对这一概念进行解释，让我们一步一步去理解这个神秘的东西。 神经元？函数？ 生物中的神经
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